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超越炒作:员工对工作场所人工智能助理的真实看法

2025-01-07 01:28:00 英文原文

作者:Talitakuum Ekandjo

想象一下,人工智能助手不仅可以帮助您开始您的工作日写电子邮件但是也跟踪您的生产力,建议呼吸练习,监控您的情绪和压力水平和总结会议这不是一个未来的场景。

据统计,全球工作场所已经悄然转变为人工智能驱动的环境,75% 的知识工作者使用 Microsoft Copilot、OpenAI 的 ChatGPT 和 Microsoft Viva Insights 等人工智能工具最近的微软数据

大多数人 (85%) 发现这些工具可以有效地确定任务的优先级。随着“自带人工智能”趋势的不断发展,78% 的员工引入了自己的人工智能解决方案,以摆脱无休止的电子邮件、超负荷的会议和模糊的工作与生活界限。

作为我的一部分研究,我探讨了人工智能助理的使用如何在实践中发挥作用,以及它如何改变我们的工作体验。

该研究基于新西兰政府、技术、教育和金融部门工作人员的访谈和自我反思日记。我的重点是 Microsoft Viva Insights,这是一款生产力助手,它利用人工智能来分析工作习惯,提供个性化建议来优化工作流程并鼓励在工作场所采取更健康的惯例。

我的研究结果强调了人工智能的好处,但也揭示了人工智能的承诺与工作场所现实之间的鲜明对比。

A rear view of a woman stretching while seated at her desk.

办公室人工智能助手可以鼓励工作场所更健康的生活习惯。 盖蒂图片社

生产力和福祉的潜力

对于许多工人来说,人工智能助手带来了实实在在的好处。他们发现它可以指导他们设定目标并确定任务的优先顺序。因此,他们觉得自己可以更有效地分配时间和精力,这改变了他们处理工作量的方式。

人工智能助手充当自我监控和反思工具。工人们将其描述为“仪表板”、“安全网”和“跟踪器”,可以帮助他们注意到他们可能会忽视的工作模式。例如,通过整合关键会议文件,人工智能助手帮助他们保持组织、准备和高效。

除了提高生产力之外,工人们还发现了意想不到的个人好处。一些人发现,遵循呼吸练习建议会产生一种“安定的感觉”,并作为“良好的提醒”,让人们优先考虑自我保健,而不仅仅是专注于工作。工作人员还描述了人工智能助手在促进“内向”或“社交不太活跃”团队成员之间互动的潜力。

然而,研究结果也揭示了显着的局限性。

人工智能的僵化陷阱

工人们经常发现人工智能助手过于简单化了现代工作的混乱、相互关联和流动性,特别是因为它不了解或理解工人生活其他方面的需求。

对于需要持续可用性和实时协作的角色来说,人工智能助手的建议往往被证明是不切实际的。约翰是一名软件开发人员,他的人工智能助手经常会占用“专注时间”,他解释道:

我无法关闭任何通知。我现在的工作[…]很多都是与其他人协作和工作。

应用程序支持经理凯尔(Kyle)也表达了同样的观点:

从理论上讲,预订专注时间很不错,但我的日历上从来没有两个小时空闲。我研究了正确集中注意力的不同方法,例如关闭电子邮件,但人们最终还是来到了你的办公桌前。因此,专注时间并不一定是专注时间。

数字淹没和分心

工作人员发现与人工智能助手交互是一项额外的管理任务,而且其多种交互渠道可能会让人不知所措。“与这些工具交互或研究这些工具以尝试使它们变得更好”所需的精力和时间往往会适得其反,因为它占用了实际工作的时间。

人工智能助手的个性化特性也引发了隐私问题。工作人员表示,他们“总是持怀疑态度”,因为他们永远不知道谁在阅读和分析他们的数据。情绪跟踪功能邀请员工从表情菜单中选择最符合他们情绪的表情符号,暴露了这种隐私困境。

工人们提到,他们“画笑脸”,但在选择皱眉面孔时“总是有点担心”,因为他们不完全确定是否有人在记录和评判他们。

人工智能助手拥有巨大的潜力,但它们的成功取决于它们与复杂工作性质的配合程度。

我的研究表明,当员工感受到代理感和理解感时,他们最有可能接受这些工具。随着人工智能继续重塑我们的工作场所,关键是创造为人类服务并适应他们的工作现实的技术。

最有效的人工智能不是最强大的,而是最灵活、适应性最强的,可以适应不同的角色和特定于角色的工作模式。为了培养信任和接受度,员工需要拥有控制权来确定人工智能助手在特定工作场景中提出建议时使用哪些数据。

最后,数据透明度对于确保员工相信他们的隐私受到尊重以及他们的数据得到合乎道德的使用至关重要。

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摘要

工作场所正在集成 Microsoft Copilot、ChatGPT 和 Viva Insights 等人工智能工具,75% 的知识工作者利用它们来执行电子邮件编写和生产力跟踪等任务。一项基于新西兰各个部门的采访和期刊的研究强调,虽然这些工具可以提高任务优先级并提供意想不到的个人好处(例如缓解压力),但它们也面临着由于僵化、数字淹没、隐私问题和现代工作的复杂性而受到的限制动力学。当人工智能在数据使用方面提供灵活性和透明度时,员工更有可能接受人工智能。